Arkangel IA desarrolló un modelo que permite a los médicos usar algoritmos de inteligencia artificial que diagnostican al paciente en 20 segundos
La inteligencia artificial aplicada a salud todavía parece un cuento de ficción en muchos países de América Latina. Sin embargo, empresas como Arkangel AI están ayudando a la industria de la salud a usar los algoritmos para diagnosticar y tratar enfermedades sin tener que escribir una sola línea de código.
“Lo que nosotros hacemos es crear tecnología para ayudarles a los profesionales de la salud o a cualquier sistema de salud que pueden dar resultados muchísimo más rápidos y muchísimo más escalables sin tener conocimientos de médicos, desarrollo o inteligencia artificial en sí”, dice Laura Velásquez, presidenta de Arkangel AI.
En entrevista para Omnia Health, Laura explica que la empresa está ayudando al diagnóstico temprano y tratamiento efectivo de distintas enfermedades con la aplicación de inteligencia artificial.
Por ejemplo, un diagnóstico de fibrosis puede tardar semanas en lo que se hacen decenas de estudios y los especialistas —si es que hay en el lugar— revisan dichos estudios y analizan el caso del paciente.
Los mismo ocurre con el cáncer de pulmón, que tarda hasta tres meses en ser diagnosticado correctamente; cuando esto ocurre el paciente ya está en un estadio tardío y no hay mucho que hacer.
Con los algoritmos desarrollados a partir de la inteligencia artificial, la confirmación de un padecimiento se puede reducir a dos minutos y ayudar al médico a tomar mejores decisiones sobre el tratamiento médico.
Además, tiene un 90% de precisión, tal como lo pide la Organización Mundial de la Salud en el uso de estas tecnologías.
Laura Velásquez asegura que los algoritmos también pueden ayudar a los médicos a realzar el mejor tratamiento, como ocurrió en el caso de COVID: Arkangel desarrolló un modelo de prognosis para el paciente con COVID cuando ya se encuentra en un estado clínico.
Recuerda que cuando comenzó la pandemia, los resultados de las pruebas PCR tardaban hasta 36 horas en llegar y los médicos no sabían qué hacer para tratar al paciente, mientras confirmaban la enfermedad.
“Decidimos liberar estos algoritmos gratis y ayudar a distintos municipios de Colombia porque no sabían qué con el paciente, había mucha incertidumbre, entonces usaban Arkangel para decir ‘oiga este paciente le está pasando esto en el pulmón y podemos hacer esto, podemos hacer aquello, podemos hacer aquí o puede que sea COVID, o que sea algo diferente’, y así se podía establecer una mejor atención", explica Laura.
¿Cómo funcionan los algoritmos?
Arkangel cuenta con algoritmos ya desarrollados para enfermedades respiratorias, enfermedades de la retina, parasitarias, como malaria y enfermedad de Chagas, o bacterianas, y entrega a los médicos, farmacéuticas o instituciones de salud gubernamentales los algoritmos ya entrenados para diagnósticos o tratamientos .
“Ellos adquieren nuestra licencia y comienza el despliegue. Nuestras licencias son 5 veces más económicas que las que existen actualmente porque 100% software y eso nos permite hacerlo más accesible”, explica la presidenta de la compañía.
La segunda opción que tienen es ingresar todos los datos que puedan tener los hospitales, compañías o el gobierno a Hipócrates, un software que analiza los datos y genera un modelo que después se entrena al algoritmo para un fin especifico.
“Al final, después de varias horas de entrenamiento que pueden ser desde 40 hasta 200 horas dependiendo de la complejidad de los datos y de la patología, te entregamos el modelo. Éste es un algoritmo, que hace detección temprana de enfermedades o hace triage de paciente o lo que requiera la entidad”, dice Velásquez.
La ventaja de usar estos algoritmos y las computadoras es que éstos no se cansan y mantienen su grado de precisión, en comparación con un médico que atiende a 30 pacientes al día, y que después de ocho pacientes ya tiene el agotamiento normal de cualquier persona.
Por otro lado, los centros de salud, las clínicas y los hospitales no necesitan gran infraestructura para aprovechar esta tecnología. Datos de los sistemas de salud señalan que 92% de los sistemas hospitalarios tienen al menos una máquina de rayos X.
“Aunque casi todas son análogas en las zonas rurales las podemos usar, porque los médicos toman una foto a la placa con su celular, lo meten a Arkangel y obtienen el resultado”, dice Velásquez.
En el caso de las zonas más alejadas donde no hay internet, creamos modelos que se puedan trabajar offline sin perder la precisión y que sigan siendo lo más rápido posible para el médico.
Atención médica accesible, gracias a los algoritmos
Laura Velásquez asegura que su sueño es que los algoritmos ya entrenados en grandes hospitales de zonas urbanas puedan llevarse a comunidades más alejadas, donde no hay médicos especialistas y en donde el acceso a los servicios de salud es más difícil.
“Eso es lo que queremos, tenemos unos algoritmos que ya lo podemos usar en campo, en zonas urbanas, en zonas rurales, lo que sea, y con estos nuevos que se puedan entrenar con Hipócrates y que son de las propias entidades, decirle ‘oigan por qué no podemos llevarlo a cualquier zona que no tiene acceso a esto’, puede ser en América Latina o en África o donde sea”, dice la directora de Arkangel.
Laura confía en que la industria seguirá adoptando estas nuevas tecnologías y las implementará en más y más sistemas de salud y hospitales.
El reto siguiente, dice, será la selección de datos de los pacientes para seguir entrenando algoritmos, ya que, hasta ahora, nadie se ha dado a la tarea de clasificar estos datos para aprovecharlos en la medicina personalizada del paciente.
Y por otro lado, los hospitales tendrán un mejor manejo de los pacientes y los médicos estarán centrados en la atención del paciente, sin necesidad de tener que aprender a codificar estos algoritmos.
“Les permitimos que ustedes sigan haciendo lo que ustedes hacen que es ser médicos, dar atención al paciente, y nosotros nos encargamos de la parte de atrás de esa parte que nadie ve como se codifica alrededor de la IA”, finaliza Laura.
